یادگیری ماشین چیست

ماشین لرنینگ یا همان یادگیری ماشین یکی از زیر مجموعه‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می دهد تا به صورت خودکار یادگیری و پیشرفت داشته باشند بدون اینکه به برنامه نویسی صریحی برای آن داشته باشند. تمرکز اصلی آن بر توسعه برنامه‌های رایانه ای است که بتوانند به داده‌ها دسترسی پیدا کنند و برای یادگیری خود استفاده کنند.فرآیند یادگیری با مشاهدات یا داده‌ها آغاز می‌شود، مانند مثال‌ها، تجارب مستقیم و یا دستور العمل‌ها، تا به یک الگو در داده‌ها برسند و بر اساس این مثال‌هایی که ارائه می دهیم، تصمیمات بهتری بگیرند. هدف اصلی آن است که به کامپیوتر این اجازه را بدهیم که بدون دخالت و کمک انسان به طور اتوماتیک یادگیری داشته باشند و بتوانند اقدامات خود را بر مطابق با آن تنظیم کنند.همچنین، واژه‌ای است که توسط آرتور ساموئل در سال ۱۹۵۹ ابداع شد. این فناوری شاخه‌ای از هوش مصنوعی و علوم رایانه است. این تکنولوژی در علوم داده دارای اهمیت بسیار زیادی است. یادگیری ماشین، هوشمند کردن رایانه‌هاست بدون اینکه مستقیماً به آنها یاد بدهیم چگونه رفتار کنند.رایانه‌ها می‌توانند با استفاده از حجم عظیمی از داده، به طور خودکار الگوهایی تکرارشونده را بدون دخالت انسان یاد بگیرند. یادگیری این الگوریتم‌ها به تقلید از شیوه یادگیری انسان انجام می‌شود و با بیشتر شدن تجربه رایانه، به‌تدریج دقت آن بالاتر می‌رود.یادگیری ماشین پدیده‌ای نیست که اخیرا به وجود آمده باشد. در واقع شبکه‌های عصبی برای اولین بار به عنوان یک مفهوم در یک مقاله تحقیقاتی در سال 1943 معرفی شد. اگرچه در روزهای ابتدایی پیشرفت در آن به دلیل هزینه بالای محاسبات تا حدی کند بود که این حوزه را فقط در دسترس موسسات دانشگاهی بزرگ یا شرکت‌های چند ملیتی قرار می داد. همچنین این مسئله وجود داشت که تهیه داده‌های مورد نیاز برای آموزش سیستم‌ها بسیار دشوار بود.اما امروزه با ظهور اینترنت بسیاری از مشکلات بر سر راه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از بین رفته و با پیشرفت سخت افزارها هزینه‌های تهیه سخت افزارهای مورد نیاز برای پیاده سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاهش یافت که همین مسئله باعث پیشرفت بیشتر این حوزه در سال‌های اخیر شد.یادگیری تحت نظارتدر این نوع یادگیری دانشمندان داده الگوریتم‌هایی را با داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده آموزش می‌دهند و متغیرهایی را مشخص می‌کنند که می‌خواهند الگوریتم مورد نظر همبستگی میان آن‌ها را ارزیابی کنند. به عبارتی، در این شیوه‌ی یادگیری ماشین هم ورودی و هم خروجی الگوریتم مشخص می‌شود.یادگیری بدون نظارتاین نوع یادگیری شامل الگوریتم‌هایی است که با استفاده از داده‌های بدون برچسب آموزش می‌بینند. الگوریتم یادگیری بدون نظارت از طریق مجموعه داده‌های ورودی خود، هر گونه ارتباط معنی‌دار میان آن‌ها را ارزیابی می‌کند. به عبارت بهتر، در این شیوه‌ی یادگیری ماشین داده‌هایی که الگوریتم‌ها روی آن‌ها آموزش می‌بینند و همچنین پیش‌بینی‌ها یا توصیه‌هایی که در خروجی تولید می‌کنند، از پیش تعیین شده‌ هستند.یادگیری نیمه نظارتاین رویکرد نوعی یادگیری ترکیب شده از دو شیوه‌ی یادگیری قبلی است. دانشمندان داده در این روش الگوریتم را با داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده آموزش می‌دهند. از سوی دیگر این مدل می‌تواند داده‌ها را به تنهایی بررسی کرده و درک خود را از این مجموعه داده‌های ورودی توسعه دهد و چیزهای بیشتری یاد بگیرد.یادگیری تقویتیدانشمندان داده معمولا از شیوه‌ی یادگیری تقویتی برای آموزش سیستمی و برای تکمیل فرآیندی چند مرحله‌ای استفاده می‌کنند فرآیندی که قوانین کاملا مشخصی نیز برای آن وجود دارد. در این روش دانشمندان داده ابتدا الگوریتمی را برای تکمیل یک کار برنامه‌ریزی می‌کنند. سپس سرنخ‌های مثبت یا منفی‌ای را در رابطه با نحوه‌ی تکمیل کار مورد نظر به همان الگوریتم می‌دهند. با وجود این، در بیشتر موارد، الگوریتم یادگیری تقویتی به تنهایی تصمیم می‌گیرد که در طول مسیر چه مراحلی را طی کند.مثال‌هایی از یادگیری ماشین۱- تشخیص چهره که شامل شناسایی چهره در یک تصویر یا تشخیص اینکه آیا چهره‌ای وجود دارد یا خیر۲- فیلتر کردن ایمیل‌ها و دسته‌بندی ایمیل‌ها به دو دسته هرزنامه و غیر هرزنامه۳- تشخیص پزشکی مانند تشخیص اینکه آیا بیمار مبتلا به یک بیماری است یا خیر۴- پیش‌بینی آب و هوا که شامل پیش‌بینی اینکه برای مثال فردا باران می‌بارد یا خیرسخن پایانییادگیری ماشین با استفاده از تکنیک‌های خود، سیستم کامپیوتر، الگوهای موجود در اطلاعات پردازش شده یا داده‌ها را یاد می‌گیرد و می‌تواند از آن‌ها استفاده کند. این نکته را نیز مورد توجه قرار دهید که در این تکنیک‌ها یادگیری سیستم کامپیوتری بدون برنامه نویسی صریح (explicit programming) صورت می‌گیرد.